## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i4.6648

## Analisis Sentimen Masyarakat Terhadap Perilaku Korupsi Pejabat
Pemerintah Berdasarkan Tweet Menggunakan Naive Bayes Classifier
Abdul Syakir, Firman Noor Hasan *
Fakultas Teknologi Industri dan Informatika, Teknik Informatika, Universitas Muhammadiyah Prof. Dr. Hamka, DKI Jakarta, Indonesia
Email: 1 syakirkiki17@gmail.com, 2,* firman.noorhasan@uhamka.ac.id Email Penulis Korespondensi: firman.noorhasan@uhamka.ac.id
Abstrak− Perilaku korupsi pejabat pemerintah menjadi masalah yang meresahkan masyarakat dan mengancam integritas sistem pemerintahan. Dalam era digital saat ini, media sosial menjadi sarana penting bagi masyarakat untuk menyuarakan pendapat dan  sentimen  terhadap  isu-isu  sosial,  termasuk  korupsi  dari  pejabat  pemerintah.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  melakukan analisis  sentimen  masyarakat  terhadap  perilaku  korupsi  dari  pejabat  pemerintah  berdasarkan  data  tweet  di  media  sosial menggunakan metode Naïve Bayes Classifier. Data tweet diambil dari media sosial twitter yang berhubungan dengan kasus- kasus  korupsi  yang  melibatkan  pejabat  pemerintah  dalam  periode  waktu  tertentu.  Data  tersebut  kemudian  diproses  untuk menghilangkan  unsur  yang tidak relevan  dan  mengekstraksi sentimen  yang terkandung dalam tweet-tweet tersebut. Metode Naïve Bayes Classifier diterapkan untuk mengklasifikasikan tweet-tweet tersebut ke dalam kategori sentimen positif, negatif, atau netral terhadap perilaku  korupsi dari pejabat pemerintah.  Hasil penelitian  ini  menyimpulkan bahwa  masyarakat sangat marah,  kecewa,  serta  tingkat  kepercayaan  rendah  terhadap  perilaku  korupsi  yang  dilakukan  oleh  pejabat  pemerintah. Dibuktikan  dengan kategori sentimen  yang paling dominan adalah sentimen  negatif dengan  jumlah data sebanyak 224 dan terdapat 95 data yang masuk ke dalam kategori sentimen positif.
Kata Kunci: Analisis Sentimen; Korupsi Pejabat Pemerintah; Media Sosial; Tweet; Naïve Bayes Classifier
Abstract− The corrupt behavior of government officials is a problem that worries the public and threatens the integrity of the government  system.  In  today's  digital  era,  social  media  is  an  important  means  for  the  public  to  voice  their  opinions  and sentiments  on  social  issues,  including  the  corruption  of  government  officials.  This  study  aims  to  analyze  public  sentiment toward the  corrupt behavior  of  government officials based  on tweet data  on social  media using the  Naïve Bayes Classifier method. Tweet data is taken from social  media Twitter related to  corruption  cases involving government  officials  within a certain period. The data is then processed to remove irrelevant elements and extract the sentiments contained in the tweets The Naïve Bayes Classifier  method is applied to  classify these tweets of positive,  negative, or  neutral sentiment toward  corrupt behavior from government officials. The results of this study conclude that the public is very angry, disappointed, and has a low level of trust in corrupt behavior committed by government officials. Proven by the most dominant sentiment category is negative sentiment with 224 data and 95 data fall into the positive sentiment category.
Keywords : Sentiment Analysis; Corruption of Government Officials; Social Media; Tweet; Naïve Bayes Classifier

## 1. PENDAHULUAN
Pemberitaan  mengenai  korupsi  sepertinya  tak  pernah  berhenti  mengisi  tayangan  televisi.  Banyak  dari  pelaku korupsi  adalah  pejabat  pemerintahan  yang  menduduki  posisi  penting.  Korupsi  merupakan  tindakan  yang melanggar hukum dengan maksud untuk memperkaya diri sendiri atau orang lain, sehingga menyebabkan kerugian finansial  bagi  negara  atau  perekonomian  negara  (berdasarkan  UU  No.  20/2001)  [1].  Korupsi  telah  merugikan masyarakat  dengan  menghambat  pembangunan,  merusak  kepercayaan  publik  terhadap  lembaga  pemerintahan, serta  menciptakan  ketidakadilan  dalam  distribusi  sumber  daya  [2].  Salah  satu  bentuk  korupsi  yang  menjadi perhatian serius adalah perilaku korupsi yang dilakukan oleh pejabat pemerintah.
Perilaku korupsi dari pejabat pemerintah  memiliki dampak  yang buruk dan  merugikan  [3]. Dalam ranah sektor publik, [4] korupsi dapat menyebabkan pemborosan sumber daya dan mengakibatkan penurunan kualitas pelayanan  publik  [5].  Selain  itu,  korupsi  juga  memiliki  dampak  di  luar  aspek  keuangan,  seperti  merusak kepercayaan  pada  sistem  akuntabilitas  [6]  pemerintah,  merendahkan  citra  pemerintahan  di  mata  publik,  dan mengganggu  kualitas  pelayanan  publik  secara  keseluruhan  [5].  Hal  ini  berakibat  negatif  terhadap  kepercayaan masyarakat terhadap pemerintahan dan mempengaruhi tingkat partisipasi publik dalam proses politik.
Penggunaan  media  sosial  telah  menyebar  luas  dan  sangat  pesat  dalam  berbagai  macam  masyarakat  [7]. Media  sosial  tidak  hanya  untuk  bersosialisasi,  dan  komunikasi  namun  juga  untuk  menyampaikan  aspirasi  dan mengutarakan  pendapat  masyarakat  secara  mudah  dan  luas  [8],  salah  satu  media  sosial  yang  digunakan  untuk mempersentasikan pemikiran masyarakat melalui twitter [9] dalam menanggapi pejabat pemerintah yang korupsi. Hal ini dapat dijadikan sebagai sebuah acuan untuk mengetahui sentimen [10] masyarakat terhadap prilaku korupsi pejabat pemerintah.
Data  mining  merupakan  suatu  proses  teknik  dalam  pengolahan  data  yang  bertujuan  untuk  menemukan hubungan atau pola dari data yang tidak diketahui oleh pengguna, kemudian menyajikannya dalam bentuk yang mudah  dipahami  [11].  Dari  hubungan  data  yang  ditemukan,  informasi  tersebut  dapat  digunakan  untuk pengambilan  keputusan  [12].  Data  mining  terdiri  dari  beberapa  kelompok  yaitu:  Deskripsi,  Estimasi,  Prediksi, Klasifikasi, Clustering, dan Asosiasi  [11]. Klasifikasi adalah proses pengelompokan objek data ke dalam kelas- kelas tertentu berdasarkan karakteristiknya [13]. Salah satu metode yang sering digunakan dalam klasifikasi adalah

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i4.6648
metode naive Bayes [14]. Analisis sentimen adalah suatu teknik untuk mengumpulkan komentar dan ulasan dari orang  lain  mengenai  suatu  hal,  [15]  misalnya  informasi  yang  terdapat  pada  media  sosial  berbasis  web,  dan kemudian mengklasifikasikan tingkat emosi yang diungkapkan oleh orang tersebut, apakah bersifat netral, positif, atau negatif [16]. Beberapa metode Analisis Sentimen  yang umum digunakan meliputi K-Nearest Neighbor (K- NN), Naive Bayes Clasifier (NBC), Random Forest, dan Decision Tree [17].
Analisis Sentimen berdasarkan tweet di media sosial sudah dilakukan oleh beberapa peneliti diantaranya yaitu I. R. Afandi,  F. Noor Hasan, dkk  [18] telah  melakukan penelitian analisis sentimen  berdasarkan tweet di media  sosial  terkait  pelayanan  jasa  ekspedisi  Anteraja.  Penelitian  ini  menggunakan  metode  Naive  Bayes  dan mengumpulkan  data  tweet  berbahasa  Indonesia  dari  tanggal  1  Januari  2021  hingga  16  Agustus  2022.  Hasil penelitian  menyimpulkan  bahwa  metode  Naive  Bayes  dapat  memprediksi  sentimen  opini  masyarakat  terhadap pelayanan  Anteraja  dengan  tingkat  akurasi  sebesar  85.06%.  Tujuan  dari  penelitian  untuk  membantu  dalam evaluasi, analisis, penilaian, dan pemahaman sikap masyarakat terhadap pelayanan Anteraja berdasarkan data dari media sosial. Peneliti lain yaitu F. Noor Hasan dan M. Dwijayanti [10] juga melakukan penelitian terkait analisis sentimen ulasan pelanggan terhadap  layanan Grab di Indonesia. Penelitian  ini  menggunakan  metode klasifikasi Multinominal Naïve Bayes Classifier (NBC) dengan dataset berisi 1000 tweet dari Twitter. Hasil kesimpulan dari penelitian ini menunjukkan bahwa metode klasifikasi Naïve Bayes Classifier (NBC) memberikan akurasi tertinggi, mencapai 92,5%. Untuk sentimen negatif, nilai presisi yang didapat adalah 57%, nilai recall sebesar 67%, dan f1- score sebesar 62%. Sedangkan untuk sentimen positif, nilai presisi mencapai 97%, nilai recall sebesar 95%, dan f1-score sebesar 96%. Hal ini menunjukkan bahwa metode NBC berhasil dalam mengidentifikasi sentimen negatif dan positif dari ulasan pelanggan tentang layanan Grab Indonesia berdasarkan data tweet.
Penelitian terdahulu lainnya dilakukan oleh P. Arsi, B. A. Kusuma, dkk [15] yang meneliti sentimen terkait pemindahan ibu kota menggunakan metode Naive Bayes Classifier. bertujuan untuk mengklasifikasikan sentimen yang  bersumber  di  media  sosial  Twitter.  Dataset  berisi  1007  tweet  dari  twitter.  Hasil  penelitian  menunjukkan tingkat akurasi sebesar 94,33%, nilai presisi yang didapat adalah 0,87% dan recall sebesar 0,99%. Artinya, metode Naive Bayes Classifier berhasil dengan baik dalam mengklasifikasikan sentimen dari tweet-tweet yang berkaitan dengan  pemindahan  ibu  kota,  dengan  tingkat  keberhasilan  yang  tinggi  dan  nilai  presisi  serta  recall  yang  baik. Penelitian lainnya dilakukan oleh Syifa Khairunnisa, Adiwijaya, dkk [19] melakukan penelitian terkait Komentar Masyarakat  pada  Kasus  Pandemi  COVID-19.  Penelitian  menggunakan  Support  Vector  Machine  (SVM)  untuk mengklasifikasikan  komentar-komentar  tersebut,  menghasilkan  tingkat  akurasi  sebesar  77.77%.  Kemudian penelitian lain dilakukan oleh Hakam Febtadianrano Putro, Retno Tri Vulandari, dkk  [11] melakukan penelitian terkait  penerapan  klasifikasi  pelanggan.  Peneliti  menggunakan  metode  naive  bayes  untuk  mengklasifikasi pelanggan yang menghasilkan akurasi sebesar 92%, presisi 100%, dan recall sebesar 91%.
Dalam  penelitian  ini,  peneliti  memilih  menggunakan  Naive  Bayes  Classifier  (NBC)  sebagai  metode pengelompokkan data berdasarkan pada teorema  Bayes  [20]. Alasan pemilihan  metode ini adalah  karena NBC memiliki  tingkat  akurasi  yang  lebih  baik  dibandingkan  dengan  metode  K-Nearest  Neighbor  (K-NN),  Random Forest, dan Decision Tree [15].
Tujuan  Penelitian  ini,  Peneliti  akan  melakukan  penentuan  klasifikasi  sentimen  positif  atau  negative berdasarkan Tweet di Media Sosial dalam mengenai Perilaku  Korupsi dari Pejabat Pemerintah. Hasil klasifikasi yang  didapat  akan  di  hitung  akurasinya  pada  Metode  Naïve  Bayes  Classifier  dengan  menggunakan  confusion matriks  [18].  Diharapkan  penelitian  ini  akan  memberikan  manfaat  dalam  melakukan  penelitian  tentang  opini masyarakat  berdasarkan  data  tweet  yang  berkaitan  dengan  Korupsi  Pejabat  Pemerintah  dan  mengidentifikasi sentimen positif atau negatif yang terkandung dalam tweet tersebut [21].

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Penelitian yang dilakukan oleh Peneliti melibatkan beberapa tahapan, yang ditunjukkan pada gambar di bawah ini

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i4.6648

## 2.1 Data Selection
Tahap awal dimulai dengan proses pengumpulan data (crawling data) [22] dengan menggunakan tools RapidMiner untuk mengambil data yang bersumber dari media sosial Twitter. Seperti ditunjukkan dalam ilustrasi berikut.

## Gambar 2. Proses Ekstraksi Data Tweet
Dalam penelitian ini, peneliti melakukan proses ekstraksi data dengan  menggunakan kata kunci "Korupsi Pejabat Pemerintah." Data tersebut diambil dari tanggal 29 Mei 2023 hingga 7 Juli 2023, dengan menggunakan teks berbahasa Indonesia. Sebanyak 599 data tweet berhasil dikumpulkan dan disimpan dalam format file dokumen csv
Gambar 3. Output Ekstraksi Data Tweet
Ilustrasi di atas menampilkan beberapa contoh output proses ekstraksi data tweet yang terkait dengan sentimen masyarakat terhadap perilaku korupsi dari pejabat pemerintah.

## 2.2 Pelabelan Data
Setelah data didapatkan dari tahap Data Selection [23], tahap selanjutnya adalah menentukan pelabelan data secara sistem manual dengan 2 peneliti. Proses pelabelan ini dilakukan dengan memberikan sentimen positif dan negatif pada data menggunakan aplikasi Microsoft Excel 2019, seperti yang terlihat pada gambar berikut.
Gambar 4. Output Proses pelabelan data tweet

## 2.3 Preprocessing
Tahap  selanjutnya  Preprocessing  merupakan  langkah  mengubah  teks  yang  tidak  teratur  menjadi  teks  yang terstruktur dalam mengolah data menggunakan perangkat lunak rapidminer studio [24]. Pada tahapan ini dilakukan untuk membersihkan data yang diinginkan sebelum dilakukannya analisis lebih lanjut. a. Cleansing yaitu tahapan untuk membersihkan karakter-karakter yang tidak dibutuhkan [24]. Pada tahapan cleansing terdapat beberapa sub-proses, yaitu :
1. Replace RT
Merupakan tahapan yang berfungsi untuk menghapus kata – kata RT dalam data komentar Twitter.
2. Replace URL 1
Merupakan tahapan yang berfungsi untuk menghapus kata URL yang terletak diawal dan ditengah tweet dalam data komentar Twitter.
3. Replace URL 2
Merupakan tahapan  yang berfungsi untuk menghapus kata URL  yang terletak diakhir tweet  dalam  data komentar Twitter.
4. Replace Hashtag
Merupakan tahapan  yang berfungsi untuk menghapus simbol Hashtag pada tweet  dalam data komentar Twitter.
5. Replace Mention
Merupakan tahapan  yang berfungsi untuk menghapus simbol  mention pada tweet  dalam data komentar Twitter.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i4.6648
6. Replace simbol
Merupakan tahapan yang berfungsi untuk menghapus simbol  – simbol pada tweet dalam data komentar Twitter.
7. Trim
Merupakan tahapan yang berfungsi untuk menghapus wide space atau spasi – spasi yang tidak perlu pada data komentar Twitter.
Gambar 5. Operator cleansing yang digunakan
Berikut tabel proses cleansing tweet.
Tabel 1. Hasil Cleansing
b. Filter Example
Merupakan  tahapan  penyaringan  data  yang  berupa  tweet  komentar  kosong  atau  tweet  yang  tidak  memiliki karakter satupun [25]. Pada tahap ini data awal yang berjumlah 599 data komentar, setelah dilakukan proses filter data komentar berubah jumlahnya menjadi 579 data.
Gambar 6. Operator Filter Example yang digunakan
Berikut tabel proses Filter Example tweet.
Tabel 2. Hasil Filter Example
c. Remove Duplicate
Merupakan tahapan untuk menghilangkan data komentar yang memiliki value yang sama [24]. Pada tahap ini data sebelumnya berjumlah 579 data, setelah dilakukan proses remove duplicate jumlah nya menjadi 319 data. Dan  jumlah  kategori  yang  paling  banyak  setelah  proses  remove  duplicate  yaitu  kategori  sentimen  negatif sebesar 224 dan kategori yang paling sedikit yaitu sentimen Positif sebanyak 95.
Before After Sentimen @Stev3n_Peg3l Sementara para pejabat kita kaya raya dengan uang pajak rakyat nya;"1659885144667484160" Sementara  para  pejabat  kita  kaya  raya dengan uang pajak rakyat nya1659885144667484160 Negatif @Relawananies Jgn jd pejabat bermental penjajah,uang  hasil  ngutang  di  korupsi  kroni- kroninya,  begitu  negara  APBNnya  minus,tinggal naikan pajak rakyatnya,,,;"1660306175722938370" Jgn jd pejabat bermental penjajah uang hasil ngutang  di  korupsi  kroni  kroninya  begitu negara APBNnya minus tinggal naikan pajak rakyatnya1660306175722938370 Positif @rezarezarezare  @aldyfiqri @bhulukhuduktv Disini  uang  pajak  rakyat  dikorupsi,  yg  korupsi gatau malu ?;"1660370110631247872" Disini  uang  pajak  rakyat  dikorupsi  yg korupsi gatau malu 1660370110631247872 Negatif Before After Sentimen ? Sementara  para  pejabat  kita  kaya  raya  dengan uang pajak rakyat nya1659885144667484160 Negatif Sementara  para  pejabat  kita  kaya  raya  dengan uang pajak rakyat nya1659885144667484160 Jgn  jd  pejabat  bermental  penjajah  uang  hasil ngutang di korupsi kroni kroninya begitu negara APBNnya minus tinggal naikan pajak rakyatnya1660306175722938370 Positif Jgn  jd  pejabat  bermental  penjajah  uang  hasil ngutang di korupsi kroni kroninya begitu negara APBNnya minus tinggal naikan pajak rakyatnya1660306175722938370 Disini  uang  pajak  rakyat  dikorupsi  yg  korupsi gatau malu 1660370110631247872 Negatif

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i4.6648
Gambar 7. Operator Remove Duplicate yang digunakan
Berikut tabel proses Remove Duplicate tweet.
Tabel 3. Hasil Remove Duplicate
d. Procesing Document from Data
Setelah print data, selanjutnya melakukan Tahapan Procesing Document from Data yang terdapat beberapa sub-proses [18], yaitu : Tokenize, Transform Cases, Filter Stopwords, dan Filter Tokens.
Gambar 8. Operator Procesing Document from Data yang digunakan
1. Tokenize
Merupakan sub-proses yang berfungsi untuk mempermudah proses stopword, kalimat perlu dipecah menjadi kata-kata yang terpisah [19].
Berikut tabel proses tokenize tweet.
Tabel 4. Hasil Tokenize
2. Transform Cases
Merupakan sub –proses yang berfungsi untuk merubah kata-kata yang berkapital dalam dataset menjadi huruf kecil [26]. Berikut tabel proses transform case tweet.

## Tabel 5. Hasil Transform Cases
Before After Sentimen iya  enak  aja  uang  pajak  kita  t  alias milyar di korupsi jamaah belum yg lain Sementara para pejabat kita kaya raya dengan uang pajak rakyat nya1659885144667484160 Negatif iya  enak  aja  uang  pajak  kita  t  alias milyar di korupsi jamaah belum yg lain Jgn jd pejabat bermental penjajah uang hasil ngutang di korupsi  kroni  kroninya  begitu  negara  APBNnya  minus tinggal naikan pajak rakyatnya1660306175722938370 Positif Sementara para pejabat kita kaya raya dengan uang pajak rakyat nya1659885144667484160 Disini uang pajak rakyat dikorupsi yg korupsi gatau malu 1660370110631247872 Negatif Before After Sentimen Sementara para pejabat kita kaya raya dengan uang pajak rakyat nya1659885144667484160 Sementara para pejabat kita kaya raya dengan uang pajak rakyat nya Negatif Jgn  jd  pejabat  bermental  penjajah  uang  hasil  ngutang  di korupsi  kroni  kroninya  begitu  negara  APBNnya  minus tinggal naikan pajak rakyatnya1660306175722938370 Jgn jd pejabat bermental penjajahuang  hasil  ngutang  di korupsi  kronikroninya  begitu  negara APBNnya minustinggal naikan pajak rakyatnya Positif Disini uang pajak rakyat dikorupsi yg korupsi gatau malu 1660370110631247872 Disini uang pajak rakyat dikorupsi yg korupsi gatau malu Negatif Before After Sentimen Sementara  para  pejabat  kita  kaya  raya  dengan uang pajak rakyat nya sementara  para  pejabat  kita  kaya  raya  dengan uang pajak rakyat nya Negatif
Jgn  jd  pejabat  bermental  penjajahuang  hasil ngutang di korupsi kronikroninya begitu negara APBNnya minustinggal naikan pajak rakyatnya jgn  jd  pejabat  bermental  penjajahuang  hasil ngutang di korupsi kronikroninya begitu negara apbnnya minustinggal naikan pajak rakyatnya Positif Disini  uang  pajak  rakyat  dikorupsi  yg  korupsi gatau malu disini  uang  pajak  rakyat  dikorupsi  yg  korupsi gatau malu Negatif

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i4.6648
Merupakan sub-proses yang berfungsi untuk menghapus semua kata penghubung dan kata-kata yang tidak relevan dari dataset [18], peneliti menggunakan kamus stopwords yang diperoleh dari situs web www.keagle.com. Berikut tabel proses filter stopwords tweet.
Tabel 6. Hasil Filter Stopwords
4. Filter Tokens
Merupakan  sub-proses  yang  berfungsi  untuk  penghapusan  kata-kata  dengan  jumlah  huruf  yang  telah ditentukan  [18].  Data  yang  digunakan  hanya  terdiri  dari  kalimat  dengan  panjang  minimal  4  kata  dan maksimal 25 kata.
Gambar 9. Parameters Filter Tokens yang dipergunakan
Berikut tabel proses filter tokens by length tweet.
Tabel 7. Hasil Filter Tokens
3. HASIL DAN PEMBAHASAN
.

## 3.1 Word Weighting TF-IDF
Proses ini bertujuan untuk menentukan nilai bobot pada beberapa tweet yang telah melalui proses preprocessing. Metode  yang  digunakan  yaitu  vector  creation  TF-IDF  di  operator  proses  dokumen  from  data  yang  telah menggabungkan langkah-langkah Tokenize, Transform Cases, Filter Stopwords, dan Filter Tokens  [18]. Seperti dalam ilustrasi gambar berikut.
Before After Sentimen sementara  para  pejabat  kita  kaya  raya  dengan uang pajak rakyat nya pejabat kaya raya uang pajak rakyat nya Negatif jgn  jd  pejabat  bermental  penjajahuang  hasil ngutang di korupsi kronikroninya begitu negara apbnnya minustinggal naikan pajak rakyatnya jgn  jd  pejabat  bermental  penjajahuang  hasil ngutang  korupsi  kronikroninya  negara apbnnya minustinggal naikan pajak rakyatnya Positif disini  uang  pajak  rakyat  dikorupsi  yg  korupsi gatau malu uang pajak rakyat dikorupsi yg korupsi gatau malu Negatif Before After Sentimen pejabat kaya raya uang pajak rakyat nya pejabat kaya raya uang pajak rakyat Negatif jgn  jd  pejabat  bermental  penjajahuang  hasil ngutang  korupsi  kronikroninya  negara  apbnnya minustinggal naikan pajak rakyatnya pejabat bermental penjajahuang hasil ngutang korupsi  kronikroninya  negara  apbnnya minustinggal naikan pajak rakyatnya Positif uang  pajak  rakyat  dikorupsi  yg  korupsi  gatau malu uang  pajak  rakyat  dikorupsi  korupsi  gatau malu Negatif

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i4.6648
Tahap selanjutnya Operator Process Document from Data dihubungkan dengan Operator WordList to Data untuk dilakukan perhitungan bobot nilai kata dan frekuensi yang bermunculan  [18] pada kumpulan data, seperti yang di ilustrasikan pada gambar berikut.
Gambar 11. Mengubungkan Operator Process Document from Data ke Operator WordList to Data
Gambar 12. Setelah hasil Proses Word Weighting TF-IDF
Gambar di atas menunjukkan bahwa kata "Pajak" adalah kata yang paling sering  muncul dalam dataset dengan frekuensi sebanyak 269 kata. Setelah itu, diikuti oleh kata "Korupsi" dengan 217 kemunculan, dan kata "Pejabat"  dengan  102  kemunculan.  Selain  itu,  peneliti  telah  melakukan  visualisasi  data  dengan  membuat wordcloud  untuk  menampilkan  40  kata  dengan  frekuensi  kemunculan  yang  sering  digunakan,  seperti  yang  di ilustrasikan pada gambar berikut.

## Gambar 13. Wordcloud dari 40 kata yang paling sering muncul
Dari wordcloud yang dihasilkan, dapat dilihat bahwa ukuran kata dalam wordcloud mencerminkan jumlah kemunculan kata tersebut dalam dataset. Semakin besar ukuran kata, semakin banyak kata tersebut muncul dalam dataset. Oleh karena  itu, dapat  disimpulkan  bahwa kata-kata "pajak", "korupsi", dan "pejabat" adalah kata-kata yang paling sering muncul dalam dataset.

## 3.2 Penerapan Algoritma
Penelitian ini memanfaatkan algoritma Naive Bayes untuk melakukan analisis pada dataset yang telah mengalami tahap  pembobotan  dengan  metode  TF-IDF.  Dataset  yang  digunakan  terdiri  dari  dua  kategori  sentimen,  yaitu sentimen  positif  dan  sentimen  negatif  [23].  Untuk  membagi  data  menjadi  data  test  dan  data  Training,  peneliti menggunakan perangkat lunak RapidMiner Studio yang melakukan proses pembagian secara otomatis.
Berikut  ini  adalah  contoh  langkah  manual  dalam  menghitung  algoritma  Naive  Bayes  untuk  tweet yang  dipilih secara acak dari kumpulan data (dataset) yang telah melalui tahap preprocessing dan pembobotan TF-IDF [18]. Tweet  yang  digunakan  sebagai  contoh  adalah  "Pejabat  Korupsi  Uang  Negara,"  yang  telah  diberi  label  manual sebagai kategori sentimen negatif. Di bawah ini adalah tabel yang menunjukkan frekuensi kata-kata tersebut.
Tabel 8. Frekuensi Kata Pada Tweet
Keterangan :
Kata Class Positif Class Negatif Total Pejabat 32 70 102 Korupsi 57 160 217 Uang Negara 12 19 43 33 55 52

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i4.6648
P1 = Pejabat Class Positif       P2 = Pejabat Class Negatif
Np = Total Pejabat
K1 = Korupsi Class Positif     K2 = Korupsi Class Negatif
Nk = Total Korupsi
U1 = Uang Class Positif        U2 = Uang Class Negatif
Nu = Total Uang
N1 = Negara Class Positif       N2 = Negara Class Negatif
Nn = Total Negara
Npositif = Total Sentimen Positif      Nnegatif = Total Sentimen Negatif Nilai Kelas Positif Nilai Kelas Negatif = ( 𝑃1 𝑁𝑝 × 𝐾1 𝑁𝑘 × 𝑈1 𝑁𝑢 × 𝑁1 𝑁𝑛 ) × 𝑁𝑝𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑓 𝑁𝑝𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑓 +  𝑁𝑛𝑒𝑔𝑎𝑡𝑖𝑓 = ( 𝑃2 𝑁𝑝 × 𝐾2 𝑁𝑘 × 𝑈2 𝑁𝑢 × 𝑁2 𝑁𝑛 ) × 𝑁𝑛𝑒𝑔𝑎𝑡𝑖𝑓 𝑁𝑝𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑓 +  𝑁𝑛𝑒𝑔𝑎𝑡𝑖𝑓
= ( 32 102 × 57 217 × 12 55 × 19 52 ) × 95 319 = ( 70 102 × 160 217 × 43 55 × 33 52 ) × 224 319
= 0                                                                                                                                     = 0.176

## 3.3 Pengujian Evaluasi
Peneliti  melakukan  pengujian  10-fold  cross  validation  menggunakan  operator  cross  validation,  untuk mengevaluasi hasil klasifikasi dan akurasi data dalam penerapan algoritma Naive Bayes [23]. Berikut operator dan parameter yang digunakan oleh peneliti.
Gambar 14. Operator cross validation
Gambar 15. Parameter cross validation
Setelah  mengatur  operator  dan  parameter  yang  dibutuhkan,  langkah  berikutnya  adalah  menghubungkan data training dan data test ke algoritma Naive Bayes untuk mengevaluasi penerapannya [11]. Dengan kata lain, data test yang telah diolah sebelumnya akan digunakan untuk melatih model Naive Bayes, sedangkan data training akan  digunakan  untuk  menguji  performa  model  yang  telah  dilatih.  Evaluasi  dilakukan  dengan  menggunakan operator performance, yang ditunjukkan seperti gambar berikut.

## Gambar 16. Proses Cross Validation
Setelah menjalankan semua operator yang ditentukan menggunakan aplikasi RapidMiner Studio. Berikut hasil dari nilai akurasi implementasi algoritma Naive Bayes dengan 10-Fold Cross Validation.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i4.6648
Gambar 18. Visualisasi Confussion matrix
Berikut cara perhitungan manual mencari nilai akurasi dengan menggunakan rumus berikut:
Accuracy = 𝑇𝑃+𝑇𝑁 𝑇𝑃+𝑇𝑁+𝐹𝑃+𝐹𝑁 × 100% = 212+190 212+190+34+12 × 100% = 402 448 × 100% = 89.73%
Pada gambar di atas, terlihat hasil pengujian dataset menggunakan  metode 10-Fold cross validation dan algoritma  naive  bayes  dalam  aplikasi  RapidMiner  Studio  menghasilkan  akurasi  nilai  yang  diperoleh  adalah 89.73%.  Dari  pengolahan  dataset  tersebut,  masyarakat  sangat  marah  dan  kecewa  atas  perilaku  korupsi  yang dilakukan  oleh  pejabat  pemerintah.  Oleh  karena  itu,  pemerintah  harus  meningkatkan  transparansi  dalam pengelolaan dana, menegakkan hukum secara adil dan tegas terhadap pelaku korupsi untuk memberikan efek jera dan memberantas praktik korupsi.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan analisis penelitian pada pemrosesan dataset yang dikumpulkan dari tanggal 29 Mei 2023 hingga 7 Juli 2023 berjumlah 599 data tweet, ditemukan bahwa masyarakat memiliki sentimen  negatif terhadap Perilaku Korupsi Pejabat Pemerintah. Dibuktikan dengan kategori sentimen yang paling dominan adalah sentimen negatif dengan jumlah data sebanyak 224 dan terdapat 95 data yang masuk ke dalam kategori sentimen positif. Pada Proses Pembobotan  TF-IDF  terdapat  3  kata  yang  sangat  mendominasi  dan  sering  muncul  pada  sentimen-sentimen masyarakat  yaitu  kata  "Pajak",  "Korupsi"  dan  kata  "Pejabat".  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  masyarakat  sangat marah,  kecewa,  serta  tingkat  kepercayaan  rendah  terhadap  perilaku  korupsi  yang  dilakukan  oleh  pejabat pemerintah. Khususnya yang dilakukan oleh pejabat pajak. Selain itu, tingkat kepercayaan masyarakat terhadap pejabat  pemerintah  semakin  berkurang.  Dalam  penerapan  algoritma  Naive  Bayes  dan  pengujian  menggunakan metode  10-fold  cross  validation,  didapatkan  hasil  akurasi  sebesar  89.73%.  True  Positif  212,  True Negatif  190, False Positif 34, dan False Negatif 12.

## REFERENCES
[1]  E.  Maria  and  A.  Halim,  “E-Government  dan  Korupsi:  Studi  di  Pemerintah  Daerah,  Indonesia  dari  Perspektif  Teori Keagenan,”  Jurnal  Ekonomi  dan  Keuangan            ,  vol.  5,  no.  1,  pp.  40–58,  May  2021,  doi: 10.24034/j25485024.y2021.v5.i1.4789.
[2]  N.  Asyikin,  “Pengawasan  Publik  terhadap  Pejabat  Publik  yang  Melakukan  Tindakan  Korupsi:  Perspektif  Hukum Administrasi,” Jurnal Wawasan Yuridika, vol. 4, no. 1, pp. 80–102, Mar. 2020, doi: 10.25072/jwy.v4i1.316.
[3]  J. Indrawan, A. Ilmar, and H. Simanihuruk, “Korupsi dalam Pengadaan Barang dan Jasa di Pemerintah Daerah,” Jurnal Transformative, vol. 6, no. 2, pp. 127–147, Sep. 2020, doi: 10.21776/ub.transformative.2020.006.02.1.
[4]  R.  R.  Fadhilah,  H.  Husni,  and  D.  Dahlan,  “Pemeriksaan  Kasus  Tindak  Pidana  Korupsi  terhadap  Pejabat  Pemerintah Kabupaten  oleh  Penyidik,”  Kanun  Jurnal  Ilmu  Hukum,  vol.  22,  no.  1,  pp.  163–178,  May  2020,  doi: 10.24815/kanun.v22i1.11879.
[5]  V.  Mahardhika,  “Pertanggungjawaban  Pidana  Pejabat  Pembuat  Komitmen  Sebagai  Upaya  Pencegahan  Korupsi Pengadaan  Barang/Jasa  Pemerintah,”  Jurnal  Hukum  Samudra  Keadilan,  vol.  16,  no.  1,  pp.  140–155,  Jun.  2021,  doi: 10.33059/jhsk.v16i1.2636.
[6]  R. A. Maulana, “Penyalahgunaan  Kewenangandiskresi  Pejabat Eksekutif Pemerintahindonesia: Studi  Kasus Ratu Atut Chosiyah,” Jurnal Supremasi Hukum, vol. 18, no. 1, pp. 84–91, Jan. 2022, doi: 10.33592/jsh.v18i01.2467.
[7]  F. Fitriana, E. Utami, and H. Al Fatta, “Analisis Sentimen Opini Terhadap Vaksin Covid - 19 pada Media Sosial Twitter Menggunakan Support Vector Machine dan Naive Bayes,” Jurnal Komtika (Komputasi dan Informatika), vol. 5, no. 1, pp. 19–25, Jul. 2021, doi: 10.31603/komtika.v5i1.5185.
[8]  S.  Juanita,  “Analisis  Sentimen  Persepsi  Masyarakat  Terhadap  Pemilu  2019  Pada  Media  Sosial  Twitter  Menggunakan Naive Bayes,” Jurnal Media Informatika Budidarma, vol. 4, no. 3, pp. 552–558, Jul. 2020, doi: 10.30865/mib.v4i3.2140.
[9]  N. M. A. J. Astari, G. H. D. Dewa, and I. Gede, “Analisis Sentimen Dokumen Twitter Mengenai Dampak Virus Corona Menggunakan Metode Naive Bayes Classifier,” Jurnal Sistem dan Informatika (JSI), vol. 15, no. 1, pp. 27–29, Nov. 2020, doi: 10.30864/jsi.v15i1.332.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i4.6648
[10] F. Noor Hasan and M. Dwijayanti, “Analisis Sentime  n  Ulasan  Pelanggan  Terhadap  Layanan  Grab  Indonesia Menggunakan Multinominal Naïve Bayes Classifier,”  Jurnal Linguistik Komputasional, vol. 4, no. 2, pp. 52–58, Sep. 2021, doi: 10.26418/jlk.v6i1.
[11] H. F. Putro, R. T. Vulandari, and  W.  L. Y. Saptomo, “Penerapan Metode  Naive Bayes Untuk  Klasifikasi Pelanggan,” Jurnal  Teknologi  Informasi  dan  Komunikasi  (TIKomSiN),  vol.  8,  no.  2,  pp.  19–24,  Oct.  2020,  doi: 10.30646/tikomsin.v8i2.500.
[12] N. L. W. S. R. Ginantra, C. P. Yanti, G. D. Prasetya, I. B. G. Sarasvananda, and I. K. A. G. Wiguna, “Analisis Sentimen Ulasan Villa di Ubud Menggunakan Metode Naive Bayes, Decision Tree, dan K-NN,” Jurnal Nasional Pendidikan Teknik Informatika (JANAPATI), vol. 11, no. 3, pp. 205–215, Dec. 2022, doi: 10.23887/janapati.v11i3.49450.
[13] G. N. Aulia and E. Patriya, “Implementasi Lexicon Based dan Naive Bayes Pada Analisis Sentimen Pengguna Twitter Topik  Pemilihan  Presiden  2019,”  Jurnal  Ilmiah  Informatika  Komputer,  vol.  24,  no.  2,  pp.  140–153,  Aug.  2019,  doi: 10.35760/ik.2019.v24i2.2369.
[14] A. Turmudi Zy, A. Nugroho, A. Rivaldi, and I. Afriantoro, “Analisis Sentimen Terhadap Pembobolan Data pada Twitter dengan Algoritma Naive Bayes,” Jurnal Teknologi Informatika dan Komputer MH. Thamrin, vol. 8, no. 2, pp. 202–213, Sep. 2022, doi: 10.37012/jtik.v8i2.1240.
[15] P. Arsi, B. A. Kusuma, and A. Nurhakim, “Analisis Sentimen Pindah Ibu Kota Berbasis Naive Bayes Classifier,” Jurnal Informatika Upgris, vol. 7, no. 1, pp. 1–6, Jun. 2021, doi: 10.26877/jiu.v7i1.7636.
[16] F. Sidik,  I. Suhada, A. Haikal Anwar, and F. Noor  Hasan, “Analisis Sentimen Terhadap Pembelajaran Daring dengan Algoritma  Naïve  Bayes  Classifier,”  Jurnal  Linguistik  Komputasional,  vol.  5,  no.  1,  pp.  34–43,  Mar.  2022,  doi: 10.26418/jlk.v6i1.
[17] R.  S.  Amardita,  A.  Adiwijaya,  and  M.  D.  Purbolaksono,  “Analisis  Sentimen  terhadap  Ulasan  Paris  Van  Java  Resort Lifestyle Place di Kota Bandung Menggunakan Algoritma KNN,” Jurnal Riset Komputer, vol. 9, no. 1, p. 62, Feb. 2022, doi: 10.30865/jurikom.v9i1.3793.
[18] I.  R.  Afandi,  F.  Noor  Hasan,  A.  A.  Rizki,  N.  Pratiwi,  and  Z.  Halim,  “Analisis  Sentimen  Opini  Masyarakat  Terkait Pelayanan Jasa Ekspedisi Anteraja Dengan Metode Naive Bayes,” Jurnal Linguistik Komputasional, vol. 5, no. 2, pp. 63– 70, Sep. 2022, doi: 10.26418/jlk.v6i1.
[19] S.  Khairunnisa, A.  Adiwijaya, and S. Al Faraby, “Pengaruh Text Preprocessing terhadap Analisis Sentimen  Komentar Masyarakat pada Media Sosial Twitter (Studi Kasus Pandemi COVID-19),” Jurnal Media Informatika Budidarma, vol. 5, no. 2, p. 406, Apr. 2021, doi: 10.30865/mib.v5i2.2835.
[20] R. W. Utami, A. Jazuli, and T. Khotimah, “Analisis Sentimen Terhadap Xiaomi Indonesia Menggunakan Metode Naïve Bayes,” Indonesian Journal of Technology, Informatics and Science (IJTIS), vol. 3, no. 1, pp. 21–30, Dec. 2021, doi: 10.24176/ijtis.v3i1.7514.
[21] F. Setya Ananto and F. N. Hasan, “Implementasi Algoritma Naïve Bayes Terhadap Analisis Sentimen Ulasan Aplikasi MyPertamina pada Google Play Store,” Jurnal ICT : Information Communication & Technology, vol. 23, no. 1, pp. 75– 80, 2023, [Online]. Available: https://ejournal.ikmi.ac.id/index.php/jict-ikmi
[22] A. Tirtana, A. Zulkarnain, Y. D. Listio, and S. Malang, “Pembuatan Sistem Pencarian Pekerjaan Menggunakan TF-IDF,” Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Asia, vol. 13, no. 2, 2019, doi: 10.47065/josh.v3i4.1944.
[23] T.  A.  Sari,  E.  Sinduningrum,  and  F.  Noor  Hasan,  “Analisis  Sentimen  Ulasan  Pelanggan  Pada  Aplikasi  Fore  Coffee Menggunakan Metode Naïve Bayes,” KLIK: Kajian Ilmiah Informatika dan Komputer, vol. 3, no. 6, pp. 773–779, Jun. 2023, doi: 10.30865/klik.v3i6.884.
[24] A. Saputra and F. Noor Hasan, “Analisis Sentimen Terhadap Aplikasi Coffee Meets Bagel Dengan Algoritma Naïve Bayes Classifier,” Sibatik Journal: Jurnal Ilmiah Bidang Sosial, Ekonomi, Budaya, Teknologi, dan Pendidikan, vol. 2, no. 2, pp. 465–474, Jan. 2023, doi: 10.54443/sibatik.v2i2.579.
[25] Nurdin, M. Suhendri, Y. Afrilia, and Rizal, “Klasifikasi Karya Ilmiah (Tugas Akhir) Mahasiswa Menggunakan Metode Naive  Bayes  Classifier  (Nbc),”  Sistem  Informasi  (SISTEMASI),  vol.  10,  no.  2,  pp.  268–279,  May  2021,  doi: 10.32520/stmsi.v10i2.1193.
[26] M. Saraswati and D. Riminarsih, “Analisis Sentimen Terhadap Pelayanan Krl Commuterline Berdasarkan Data Twitter Menggunakan Algortima Bernoulli Naive Bayes,” Jurnal Ilmiah Informatika Komputer, vol. 25, no. 3, pp. 225–238, Dec. 2020, doi: 10.35760/ik.2020.v25i3.3256.